工業互聯網與智能制造推動下的自動化技術研究

［摘 要］制造業受科研水平和創新能力的影響，一定程度上導致生產效率及其發展進程受阻。而發展、完善和應用自動化技術，有助于制造業盡快完成升級和轉型，進而緩解制造業面臨的壓力。所以，需合理運用自動化技術，采取科學的方式將制造業和工業互聯網充分融合，并構建清晰的技術框架，以改進生產技術上的不足。文章圍繞工業互聯網與智能制造推動下的自動化技術展開了具體論述，以供參考。

［關鍵詞］工業互聯網；智能制造；自動化技術

［中圖分類號］TP393.09 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0158–03

1 工業互聯網與智能制造推動下的自動化技術應用

1.1 自動化系統

1.1.1 分布式系統

自動化系統設計主要采取集中控制方式，系統接收發送的數據信息進行集中整理后，將所有信息數據傳輸至中央控制室，由中央系統負責計量，之后再通過電纜將相關指令傳達至相應的執行現場[2]。近年來我國科技發展速度很快，執行機構、傳感器以及控制單元等智能化程度不斷加深，傳統集中化控制模式已經發生變化，越來越多利用分布式控制方式。如此一來，系統控制能力逐步提升，為工業智能化與自動化系統等發展奠定了基礎。當前分布式系統優勢主要包括以下幾點：一是構成單元眾多，能夠顯著增加輸出和輸入的內容。二是系統的分布范圍較廣。當然，分布式系統的應用也受到較多因素的影響，且模型構建難度較大。

1.1.2 GSP網絡系統。

在工業互聯網環境下，GSP 網絡系統利用全球范圍內的數據中心、內容分發網絡（CDN）以及云計算平臺，實現高效的數據傳輸和管理。自動化技術在此基礎上，借助多種手段，如傳感器、物聯網（IoT）設備等，實時采集生產線上的各項數據，并通過高速網絡傳輸至云端或本地數據中心，進而提供后續的數據處理和決策。GSP 網絡系統中的云計算平臺提供了強大的計算能力和存儲資源，自動化技術能夠利用這部分資源展開大規模的數據處理和分析，例如，通過大數據分析技術，能夠深度挖掘收集到的生產數據，發現生產過程中的潛在問題以及優化機會，從而促進生產效率與產品質量的提升。借助GSP 網絡系統的實時監控功能，自動化技術還能夠實現全天候監控生產設備和工藝流程，通過分析設備運行狀態、能耗數據等信息，預測設備可能出現的故障，并提前進行維護，避免由于設備故障而造成生產中斷。此外，GSP網絡系統不僅限于企業內部的數據管理，還可實現企業間的信息共享和協同作業，自動化技術通過和供應商、客戶交換數據，優化供應鏈管理，提高整體生產效率，例如，通過實時跟蹤原材料供應情況，及時調整生產計劃，確保生產過程的連續性和穩定性。

1.1.3 智能網絡協調制造

在智能網絡協調制造中，自動化技術至關重要，其廣泛應用對于制造業的智能化進程起到了有力推動作用。作為核心組成部分，自動化生產線集成了各類自動化設備和控制系統，實現了生產過程的自動化控制與優化，不僅顯著提升了生產效率，降低了人力成本，也保證了產品的高精度和一致性。同時，在物流與倉儲領域，自動化技術同樣發揮著重要作用，智能倉儲系統在自動化設備與物聯網技術的支持下，實現了貨物的自動存取、分揀與配送，而智能物流系統則利用高效運輸工具，如自動化車輛、無人機等，保證了貨物的快速準確運輸。此外，智能制造單元作為基本構成單元，集成了傳感器、執行器與控制系統，實現了生產過程的自主決策與優化，根據生產需求靈活調整計劃與資源配置，進一步增強了生產的靈活性與效率。當然，大數據技術的應用在智能網絡協調制造中也不可或缺，通過收集、分析與挖掘海量生產數據，提供了寶貴的決策支持信息給企業，而自動化技術的引入則讓數據的實時性和準確性得到保證，為數據分析奠定了堅實基礎。智能網絡協調制造強調系統間的緊密協作與高效協同，自動化技術的廣泛應用實現了不同系統間的無縫集成與協同工作，通過統一的通信協議與數據標準，使生產數據和進度信息能夠實時共享，全面優化了生產流程。

1.2 IP地址采集

在當前互聯網背景下，互聯關系變得日益復雜，不僅包括傳統OT、IT 等業務，在行業網絡系統內也要進行業務功能與用戶服務的連接。控制技術網絡在工廠中的應用，通過與物聯網進行連接，機械設備可實現端到端的IP 互聯目標，確保制造系統能夠發揮出數據交互的作用。在工業生產過程中，通過IP 地址的采集與運用，可實現對生產地點的實時掌控，確保高精度生產按照預定的有序性要求進行，從而提高生產效率和質量。基于以太網協議進行地址分配，同時引入扁平化的管理模式，可優化數據傳輸效率，進而降低數據傳輸的層級，提升整體的數據傳輸水平，為IT 系統與工業數據進行順利流通創造條件。企業生產環節引入無線技術，可保證IP 地址信息采集和傳輸的高效性，避免出現信息盲點問題。這樣能夠有效防止電磁信道帶來的影響，提升功耗，為科學部署工業場景機械設備創造條件。

1.3 5G技術場景建設

5G 技術具有可靠性較強、功耗較低等優勢，在產業建設與應用場景搭建過程中，能夠保證生產加工的有效進行，并根據實際動態情況進行優化，達到實時監控各設備的目的。5G 技術的應用，能夠有力控制生產期間的原材料以及機械設備等，根據生產目標配置資源，并采取集中管理方式。其不同于企業以往的固定網絡，有利于提升生產的敏捷化目標。

5G 通信技術與計算機的協同作用，有利于對裝置生產過程進行自動化監控，以提升對不同技術參數的控制效果。針對設備出現的異常現象，自動化系統以5G 技術為基礎，能夠第一時間發出報警信息，并保護設備。充分利用5G 技術，能夠有效實現設備的互聯互通，不僅可強化設備整體性能，同時還可提升設備運行的可靠性和安全性。在數控機床自動化技術的實際應用中，引入5G 技術能顯著提升對多種特殊材質的加工能力，進而增強產品加工的精確度和精細水平。5G 技術的支持下，立體蝕刻、夾層制造正發揮越來越大的作用，有利于數控機床系統生產的自動化進行，且通過對物質流與信息流相連，為生產制造自動化進行奠定基礎。

1.4 物聯網技術的應用

互聯網時代下，物聯網技術得到了快速發展與應用，其能夠對各種信息進行智能化識別，例如，工業設備和系統就能夠憑借傳感器實現有效控制。工業制造數據的安全共享技術，核心在于區塊鏈技術，其能夠有效融合網絡協議與對稱加密算法，構建出一種分布式架構，從而提供高效且安全的數據訪問功能。區塊鏈技術可實現智能制造數據共享。在數據識別階段，利用時間戳技術實現數據的共享，并基于排序結果，自動化生成區塊鏈的指向序列。這一流程確保制造數據能夠更迅速地完成封裝處理，提高數據處理的效率和準確性。在數字認證技術的應用中，依據不同的安全域進行身份認證和信息授權，以確保系統間在共享認證環節時能夠順暢地傳遞信息。通過利用標識編碼技術，可驗證用戶的身份，確保消息來源的真實性和可信度，并獲取相應的認證信息，從而為用戶提供更安全、可靠的服務。

2 自動化技術與智能制造的發展前景

工業互聯網與智能制造之間存在著緊密的關聯，自動化技術的應用為工業互聯網和智能制造的發展提供了堅實的支持。在未來，隨著技術的不斷演進，企業將面臨日益復雜的網絡環境。因此，對于IT 和OT系統的審計必須進行革新，以確保其適應這一變化。同時需將用戶服務、功能設計等方面有機融合，構建一個更為復雜且高度集成的網絡系統。

2.1 采集工業生產信息

基于以太網協議，優化配置現場IP 地址，實現IP 流量的共享以及控制信息的同步。同時通過扁平化的管理模式，降低數據傳輸的層級，從而高效地在工業數據和IT 系統之間傳遞數據。這種動態的、去中心化的網絡管理方式，結合無線技術的支持，能夠迅速完成信息的采集與整合，確保數據傳輸的實時性和準確性。

2.2 融合互聯網技術與OT系統

借助網絡技術，深度優化生產過程，充分利用互聯網優勢，精準控制OT 系統。具體而言，企業通過建立GS 平臺，實現對各類機床的遠程自動化控制，確保各區域內機床的精確同步運行，從而實現生產過程的協調與一致。為了滿足企業的獨特需求，可定制個性化的網絡布局，提供專屬帶寬服務，并深入編程其開放性網絡，從而推出虛擬專用網絡（VPN）鏈路資源，優化企業的生產價值鏈，充分展示出自動化技術在提升企業生產效率方面的優勢。互聯網與OT 系統的連接，可基于網絡層面優化生產環節，加強維護，順利連接工業互聯網，遠程控制OT 系統的運行情況。

3 結束語

作為工業發展的核心驅動力，自動化技術的創新發展一方面加速了生產流程的優化，提升了制造業的效率和質量，另一方面也為實現生產過程的智能化和個性化提供了堅實支撐。未來，應繼續深化自動化技術與工業互聯網、智能制造的融合，不斷探索新技術、新應用，以推動我國工業轉型升級，增強國際競爭力。

參考文獻

[1] 王榮壯. 智能制造下的工業互聯網安全風險應對分析[J].網絡安全技術與應用，2022（6）：94-96.

[2] 張振. 工業互聯網與智能制造下自動化技術研究[J]. 新型工業化，2022，12（3）：10-12.

[3] 宋新遠. 智能制造與工業互聯網技術架構解析[J]. 科學技術創新，2021（25）：179-181.

[4] 李俊. 工業互聯網與智能制造下自動化技術研究[J]. 冶金管理，2021（11）：45-46.

[5] 姚杰，張桂花. 工業互聯網助力制造業從自動化向智能化升級[J]. 自動化儀表，2020，41（9）：1-4，9.

[6] 蔣琴. 工業互聯網與智能制造推動下的自動化技術分析[J]. 數碼世界，2018（11）：274.

[7] 方毅芳. 智能制造技術與標準化體系發展趨勢分析[J]. 中國儀器儀表，2018（3）：21-26.

[8] 洪哲成，王亮亮. 基于智能制造技術的智能機械制造工藝分析[J]. 現代工業經濟和信息化，2023，13（11）：131-133.